课程体系
时间:2024-05-22 14:04 来源:www.hdpaii.com 作者:peter 点击: 次
一、培训背景：在机器学习深度学习与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习深度学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习深度学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：
1. 光子器件的逆向设计：通过智能算法，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。
2. 超构表面和超材料设计：机器学习深度学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。
3. 光学神经网络：光学神经网络是全光计算及全光大规模集成的有效实现途径，它们利用光学特性模拟神经网络的计算过程，展现出低能耗和高速度的潜力。
4. 非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。
5. 智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。
6. 光子器件的制造与质量控制：机器学习深度学习可以辅助光学和光子学组件的制造过程，提高产品质量并降低成本。
为促进科研人员、工程师及产业界人士对机器学习深度学习在光子学设计领域应用技术的掌握，特举办“机器学习深度学习驱动的光子学设计与应用”专题培训会议，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，具体相关事宜通知如下：
1. 理论与实践相结合：课程不仅涵盖了光子学与深度学习的理论知识，还包括了实际案例分析和实践操作，使学员能够将理论知识应用于具体问题。
2. 多样化的智能算法应用：课程介绍了多种智能算法，包括全局搜索算法（如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法）、机器学习算法、梯度优化算法、深度生成模型等，并探讨了它们在光子器件设计中的应用。
3. 前沿技术探索：课程内容涉及当前光子学领域的前沿技术，如多功能超表面设计、深度生成模型在逆向设计中的应用，以及多算法融合的微纳光学系统设计。
4. 软件工具与仿真平台：介绍了电磁仿真软件（如CST Microwave Studio、Lumerical FDTD Solutions）的使用，以及Python编程在仿真自动化中的应用，帮助学员掌握行业内常用的工具。
5. 面向对象编程(OOP)：课程包括了面向对象编程的介绍，这是现代软件开发中的一个重要概念，有助于学员在进行复杂光子学设计时编写可重用和模块化的代码。
6. 数据采集与模型训练：强调了面向深度学习光子设计的数据采集方法，以及深度学习模型的训练和验证技巧，这对于构建高效的预测模型至关重要。
7. 案例驱动的教学方法：通过分析和实践《Nature Photonics》等高影响力期刊中的案例，学员可以了解顶级研究成果，并学习如何将这些研究成果转化为实践操作。
2024年5月27日前报名缴费可享受300元早鸟价优惠；
参加过我单位举办的其它课程老学员，可享受额外300优惠；
【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科四方生物科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票。如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函。
1、对公汇款：
户名： 北京软研国际信息技术研究院
开户行：中国银行股份有限公司北京学院路支行
帐号： 331166875670
（汇款请备注信息:单位+参会人员姓名）
2、支付宝商户转账：
商户名称：互动派（北京）教育科技有限公司
2.1 支付宝转账（推荐）：
先扫描下方二维码加商家为好友后转账缴费
2.2 支付宝直接扫码转账（不需要添加好友）：
八、其它事项：